小概率事件的启示

  第二次世界大战的某天，波兰遭到轰炸。所有的人都逃入了防空洞。但一个数学家却安然待在家里，在他看来要在整个城市中让炸弹掉到他的头上是一个非常小概率的事件。但结果第二天人们发现数学家匆匆赶来挤入了防空洞，数学家说：昨晚这个城市里唯一的一只大象被炸弹炸死了。

  显然，更小概率的事件也发生了，而且后果非常严重。

    1998年，巴菲特在佛罗里达大学商学院演讲时，对小概率高风险的事也说过类似的话：

  假设你递给我一把枪，里面有 1000 个弹仓、100 万个弹仓，其中只有一个弹仓里有一颗子弹，你说：“把枪对准你的太阳穴，扣一下扳机，你要多少钱？”我不干。你给我多少钱，我都不干。

  这是巴菲特的态度，在他看来，为了得到对自己不重要的东西而冒着被毁灭的风险，真是太傻了。

  小概率事件不代表不会发生，也会有发生的可能。若是发生后后果很严重，会让你一败涂地，再无翻身可能，那么就是有999999%的成功率，也不能去做。

  不怕一万，就怕万一，那些万一发生了，后果会让你承受不起的事，还是小心避开为好。

　　天文学家发现，宇宙的95%由暗物质构成，但他们对它的属性所知甚少。管理学者承认，小概率事件影响市场秩序的演变，但我们对它的规律没有系统的理解。市场环境越动荡，小概率事件触发的历史性影响就越大，理解其中包含的“暗知识”的紧迫性也就越强。

但是，历史充满了小概率事件。它们不在高斯统计的常态分布范围内，却有着深远的影响力。例如，危机事件。它们不可能有大量的、可供实证分析的数据，但对组织有着深远的冲击。因此，当管理学宗师马切和他的合作者提出小概率事件学习方法时，他们立即引起同行的热切关注。针对小概率事件往往缺乏大量客观数据的特征，马切等提出七种不同的认知方法。

(1)预想的意念搏击术。在小概率事件的启发下，管理者可以发挥想象力，在意念的时空中演绎事件的发展过程和应对方案。它可以结合实证科学中的假设逻辑，以避免没有章法的胡思乱想。例如，壳牌石油公司利用“情境规划”的预想方法摸索对付未来危机的选择方案。

(2) 几乎成真的临近事件。管理活动中有许多差一点就发生的事件，因为没有成真，往往被忽略了。这些临近事件却可以提供丰富的学习线索。例如，在核电行业、飞机制造业等高危领域，管理者学会记载和分析几近发生的事故，并从中汲取防范的知识。

(3)单一事件的多样解释。同一个观察者跳跃出习惯的知识体系，对单一事件提出不同知识体系的解释。以次贷金融危机为例，一个人可以从社会学、心理学、政治学和经济学的不同知识体系给予多样的解释。

(4)同一事件的不同观察者。汇总各种不同的观察者的理解有助于我们获取小概率事件中隐藏的智慧。以抵制法国运动中的家乐福事件为例，不同的观察者对事件缘由和应该遵循的原则有着截然不同的看法和解释。没有任何解决方案可以仅仅依据少数观察者而被广泛接受。

(5)绝圣弃智的浸*体察。要想从小概率事件中获得最丰富而且生动的体验，管理者必须首先解除任何预先设立的概念框架，放弃预先判断的习惯，开放地体会事件的细节，让结论逐渐自我浮现。越是有专家经验的管理者，他们越能够从若隐若现的灰绳蛇线中建立起预先的判断。他们长期积累的概率框架支持着这样的快速判断活动。这种习惯不仅不利于小概率事件的学习，而且往往产生可悲的结果。例如，非典事件中，院士专家用所习惯的“衣源体病毒”知识体系套用到“冠状病毒”的新现象中，耽误了防疫的时间。

(6)燃点效应的典型事件。如果偶然事件引发我们对既有知识可靠性的怀疑，如果它具有生动鲜活的传染效果，如果它处于历史演变过程中的拐点，那它就是既有广泛传染性(燃点效果)，又有代表性的典型事件。管理者需要着重研究这样的小概率事件。

(7)剑及履及的行动认知。理解和运用“暗知识”的最好方法就是身体力行，在实践中完善思想上的认识。这也是成功的创业者所必备的素质。

小概率原理是指一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。

统计学上，把小概率事件在一次实验中看成是实际不可能发生的事件，一般认为等于或小于005或001的概率为小概率。

概率，对人们认识自然现象和社会现象有重要的作用。比如，社会产品在分配给个人消费以前要进行扣除，需扣除多少，积累应在国民收入中占多大比重等，就需要运用概率论来确定。

扩展资料

设某一事件A（也是S中的某一区域），S包含A，它的量度大小为μ(A)，若以P(A)表示事件A发生的概率，考虑到“均匀分布”性，事件A发生的概率取为：P(A)=μ(A)/μ(S)，这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件，即Φ为Ω中的空的区域，其量度大小为0，故其概率P(Φ)=0。

在概率论发展的早期，人们就注意到古典概型仅考虑试验结果只有有限个的情况是不够的，还必须考虑试验结果是无限个的情况。

为此可把无限个试验结果用欧式空间的某一区域S表示，其试验结果具有所谓“均匀分布”的性质，关于“均匀分布”的精确定义类似于古典概型中“等可能”只一概念。

假设区域S以及其中任何可能出现的小区域A都是可以度量的，其度量的大小分别用μ(S)和μ(A)表示。如一维空间的长度，二维空间的面积，三维空间的体积等。并且假定这种度量具有如长度一样的各种性质，如度量的非负性、可加性等。

同样的检验水准，单侧检验的t界值小于双侧检验的t界值，则计算出的统计量t一样的情况下，双侧检验更容易不拒绝无效假设，则二类错误概率大。

由于双侧检验将拒绝域的概率等分在t分布两侧的尾部，因此单侧检验的t界值（绝对值）总是小于双侧检验所用的界值。

分析：假设实际不拒绝H0（即实际应用单侧检验得出的结论）当为单侧检验时，P＜α，故拒绝H0；误用了双侧检验时，P＞α，接受H0。因此，其不拒绝原本不成立的H0，为第Ⅱ类错误。

假设检验

中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。

对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于01、005或001等，即“小概率事件”。

-假设检验

概率的解释 (1) [probability]∶表示某件事发生的可能性大小的一个量。很 自然 地把必然发生的 事件 的概率定为1,把不可能发生的事件的概率定为0,而一般随机事件的概率是 介于 0与1 之间 的一个数 (2) [percentage]∶根据累积统计得出的可能性 详细解释 某种 事件在同一条件下可能发生也可能不发生，表示发生的可能性大小的量叫做概率。例如在一般情况下，一个 鸡蛋 孵出的小鸡是雌性或 雄性 的概率都是1/2。 词语分解 概的解释 概 à 大略，总括：大概。概论。概述。概貌。梗概。概要。概算。概括。 概念 （ 反映 对象 的本质属性的 思维 形式）。概率（概率论的基本概念。用来表示随机事件发生可能性大小的量称为此事件的“概率”。亦称“或然率” 率的解释 率 à 带领： 率领 。统率。率队。率先（带头）。率兽食人（喻暴君残害人民）。 轻易地，不细想， 不慎 重：轻率。草率。率尔。率尔操觚（“觚”，供写书用的木简；意思是轻易地下笔作文）。 爽直坦白：直率。坦率。

小概率原理名词解释，意思为：在统计学上,把小概率事件在一次试验中看成是实际上不可能发生的事件称为小概率事件实际上不可能性原理，亦秒为小概率原理。     

一个事件如果发生的概率很小的话，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中几乎是必然发生的，数学上称之小概率原理。

比如买一张**就中大奖，这也属于小概率事件，基本不会发生。但是重复试验多次购买，可以提高中奖概率。然而考虑到购买成本，中奖得到的奖金还没买**的费用高，这涉及另一数学概念，“期望”。

小概率事件的原理：

小概率事件原理，又名似然定理，是概率论领域一种富有实践价值的常用理论，其出现的概率约等于经过大量反复的论证所得到的出现频率。换而言之：倘若事件A是小概率事件，如果经过一次或少量事件，居然出现了该事件，则可判定此种情形是反常的，事件A本不应出现。

小概率事件并非不可能出现的情况。因此人类在平时的生活与工作中应重视小概率事件。能否忽略小概率事件，主要取决于实际的情形特点。诸如，任何小概率事件对航天飞机均可能引发重大的后果，而某一批商品中存在001的不合格品则是并无大碍的。遇到比较复杂的情形，小概率事件原理有助于人类进一步了解小概率事件出现的根本成因。